智能視頻監(jiān)控中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)相關(guān)技術(shù)研究.pdf

1、智能視頻監(jiān)控技術(shù)的研究屬于近些年來(lái)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域新興的方向。它主要的研究目標(biāo)是通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)、圖像視頻處理技術(shù)和人工智能技術(shù)，對(duì)監(jiān)控視頻的內(nèi)容進(jìn)行描述、分析和理解，同時(shí)根據(jù)分析處理所得的結(jié)果對(duì)監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)行控制，進(jìn)而使得視頻監(jiān)控系統(tǒng)能夠滿(mǎn)足人們對(duì)于智能化的要求水平。它的主要研究?jī)?nèi)容包括：監(jiān)控視頻中運(yùn)動(dòng)物體的檢測(cè)、跟蹤、識(shí)別和行為分析等。
　　本文主要的研究?jī)?nèi)容為智能視頻監(jiān)控中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)提取方法。針對(duì)傳統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)諸多方

2、法中經(jīng)常出現(xiàn)的易受光照變化、復(fù)雜背景、陰影等因素影響的問(wèn)題，提出了一種由混合高斯模型、邊緣檢測(cè)法與連續(xù)幀間差分法三種算法相結(jié)合的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法。該算法通過(guò)混合高斯模型在時(shí)間域上進(jìn)行背景的建模與更新，在空間域上利用由邊緣檢測(cè)算法、連續(xù)幀間差分法以及混合高斯模型相結(jié)合的檢測(cè)算法得出初始的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)輪廓，并且經(jīng)過(guò)后續(xù)的運(yùn)算處理，得到完善的所需運(yùn)動(dòng)物體。該算法不僅能夠很好的適應(yīng)所處場(chǎng)景中的背景干擾與漸變的光照條件，而且能夠克服傳統(tǒng)算法中對(duì)于目標(biāo)

3、檢測(cè)不準(zhǔn)確、邊緣檢測(cè)不完整、容易產(chǎn)生空洞和重影等問(wèn)題的發(fā)生。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示該運(yùn)算方法復(fù)雜度相對(duì)適中，具有比較好的實(shí)時(shí)性和魯棒性，對(duì)運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)的精確度較高。
　　運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)是智能視頻監(jiān)控中的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，而運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的陰影檢測(cè)又是運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)的一個(gè)重要步驟。對(duì)于目標(biāo)陰影檢測(cè)的正確與否將直接影響到對(duì)目標(biāo)物體的檢測(cè)結(jié)果。通過(guò)對(duì)各種陰影檢測(cè)方法的學(xué)習(xí)與研究，我們發(fā)現(xiàn)僅僅通過(guò)一種特征進(jìn)行處理并不能準(zhǔn)確的檢測(cè)出陰影。因此，本文提出了一種混合顏